继承

#include<string>  
#include <iostream>  
using namespace std;  
class Teacher  
{  
public:  
    Teacher(string nam,int a,char s,string tit,string ad,string t);  
    void display();  
protected:  
    string name;  
    int age;  
    char sex;  
    string title;  
    string addr;  
    string tel;  
};  
  
Teacher::Teacher(string nam,int a,char s,string tit,string ad,string t):  
    name(nam),age(a),sex(s),title(tit),addr(ad),tel(t) { }  
  
void Teacher::display()  
{  
    cout<<"name:"<<name<<endl;  
    cout<<"age"<<age<<endl;  
    cout<<"sex:"<<sex<<endl;  
    cout<<"title:"<<title<<endl;  
    cout<<"address:"<<addr<<endl;  
    cout<<"tel:"<<tel<<endl;  
}  
  
class Cadre  
{  
public:  
    Cadre(string nam,int a,char s,string p,string ad,string t);  
    void display();  
protected:  
    string name;  
    int age;  
    char sex;  
    string post;  
    string addr;  
    string tel;  
};  
  
Cadre::Cadre(string nam,int a,char s,string p,string ad,string t):  
    name(nam),age(a),sex(s),post(p),addr(ad),tel(t) {}  
  
void Cadre::display()  
{  
    cout<<"name:"<<name<<endl;  
    cout<<"age:"<<age<<endl;  
    cout<<"sex:"<<sex<<endl;  
    cout<<"post:"<<post<<endl;  
    cout<<"address:"<<addr<<endl;  
    cout<<"tel:"<<tel<<endl;  
}  
  
class Teacher_Cadre:public Teacher,public Cadre  
{  
public:  
    Teacher_Cadre(string nam,int a,char s,string tit,string p,string ad,string t,float w);  
    void show( );  
private:  
    float wage;  
};  
  
Teacher_Cadre::Teacher_Cadre(string nam,int a,char s,string t,string p,string ad,string tel,float w):  
    Teacher(nam,a,s,t,ad,tel),Cadre(nam,a,s,p,ad,tel),wage(w) {}  
  
void Teacher_Cadre::show( )  
{  
    Teacher::display();A  
    cout<<"post:"<<Cadre::post<<endl;  
    cout<<"wages:"<<wage<<endl;  
}  
  
int main( )  
{  
    Teacher_Cadre te_ca("Wang-li",50,'f',"prof.","president","135 Beijing Road,Shanghai","(021)61234567",1534.5);  
    te_ca.show( );  
    return 0;  
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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